Indholdsfortegnelse
- Introduktion
- Woozle-effekten: En kognitiv bias
- Trofasthed
- Misforståelser i PLS-SEM
- Faktorer, der faciliterer Woozle-effekten i PLS-SEM
- Fremadrettet: Adressering af misforståelserne
- Konklusion
- Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Introduktion
De seneste år er Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) steget i popularitet inden for områder som marketing, informationssystemer og forretningsforskning. Forskere vender sig ofte til PLS-SEM for at estimere forhold mellem latente variabler og betragter det som en årsags-prædiktiv teknik. Mens dets stigende anvendelse tyder på dens opfattede anvendelighed, afslører en nærmere undersøgelse flere dybt indgroede misforståelser i PLS-SEM-litteraturen. Den mest bemærkelsesværdige er den fejlagtige opfattelse, at PLS-SEM er egnet til at estimere refleksive målingsmodeller.
Denne fejltolkning, kombineret med et fænomen kendt som Woozle-effekten, har ført til den udbredte accept af forkerte påstande om PLS-SEM's evner. Woozle-effekten, forstærket af trofasthed, fastholder disse misforståelser og omdanner dem til "sandheder" i akademiske kredse. Dette indlæg vil dykke ned i Woozle-effekten, trofasthed og deres implikationer for PLS-SEM-forskning og tilbyde anbefalinger til en mere præcis anvendelse af PLS-SEM.
Woozle-effekten: En kognitiv bias
Hvad er Woozle-effekten?
Woozle-effekten, eller bevis ved citation, opstår, når gentagne citationer af en påstand giver den en ufortjent troværdighed, uanset dens faktiske nøjagtighed. Navngivet efter en fiktiv skabning "Woozle" fra A.A. Milnes elskede Winnie-the-Pooh, illustrerer effekten, hvordan cirkulerende misinformation kan skabe en falsk konsensus.
Hvordan fungerer Woozle-effekten?
Processen begynder, når forskere fremsætter en ubegrundet påstand, der kun er bakket op af lidt eller ingen empirisk evidens. Efterfølgende forskere fastholder denne påstand gennem citation, hvilket over tid styrker dens opfattede validitet. I stedet for at verificere originale kilder henviser senere arbejder til mellemlederartikler, hvilket yderligere fjerner sig fra den oprindelige evidens - eller mangel på samme.
Anvendelse på PLS-SEM
I PLS-SEM-litteraturen kan Woozle-effekten observeres gennem gentagne fejlagtige udsagn om metodens anvendelighed i refleksive målingsmodeller. Denne fejlopfattelse er utilsigtet blevet bekræftet gennem talrige citater, hvilket har ført til dens accept som en kendsgerning, selvom den mangler empirisk støtte.
Trofasthed
Definition af trofasthed
Trofasthed er den kognitive bias, hvor en person holder fast i deres tro selv i lyset af modstridende beviser. Inden for videnskabelig forskning manifesterer dette sig, når forskere fortsætter med at støtte fejlbehæftede metoder eller teorier på grund af kognitiv inerti eller afhængighed af professionel praksis.
Trofasthed i forskning
Forskere investerer ofte betydelig tid, ressourcer og omdømme i deres valgte metoder. Anerkendelse af fundamentale fejl kan være professionelt og personligt udfordrende og resultere i modvilje mod at ændre paradigmer eller acceptere fejl.
Indvirkning på PLS-SEM
I PLS-SEM-forskning forstærker trofasthed Woozle-effekten. På trods af empirisk evidens, der modsiger PLS-SEM's egnethed til refleksive målingsmodeller, fortsætter mange forskere med at fastholde forældede eller fejlagtige overbevisninger. Dette har ført til en overflod af undersøgelser, der kan producere forudindtagede eller upålidelige resultater.
Misforståelser i PLS-SEM
Roden til misforståelsen
Den grundlæggende fejl vedrørende PLS-SEM er dens påståede egnethed til at estimere refleksive målingsmodeller. Refleksive målingsmodeller antager, at latente variabler er årsagen til observerede variable. PLS-SEM estimerer derimod af natur kompositmodeller, der er grundlæggende anderledes end refleksive modeller, både i deres antagelser og struktur.
Komposit vs. refleksive modeller
- Kompositmodeller: Disse modeller antager, at konstruktioner er kombinationer af deres observerede variable. PLS-SEM genererer konstruktionsresultater som kompositter af indikatorer uden at antage, at en latent variabel påvirker disse indikatorer årsagsmæssigt.
- Refleksive modeller: Disse modeller antager, at en latent variabel forårsager de observerede variable, hvor målefejl er ortogonale med den latente variabel.
Brugen af PLS-SEM til at estimere refleksive modeller fører til forvredede parameterestimater, der i høj grad forvrænger forskningsresultaterne. Trods dette fortsætter talrige undersøgelser, påvirket af Woozle-effekten og trofasthed, med at sprede myten om PLS-SEM's egnethed til sådanne modeller.
Faktorer, der faciliterer Woozle-effekten i PLS-SEM
Visuelle repræsentationer
Grafiske repræsentationer i PLS-SEM-litteraturen undlader ofte at skelne mellem komposit- og refleksive modeller, hvilket bidrager til forvirring og fejlagtig fremstilling. Ambivalente diagrammer får forskere til fejlagtigt at antage, at PLS-SEM estimerer refleksive modeller.
Akademiske afhængigheder og omskrivningsvenlig terminologi
Tidlige fortalere for PLS-SEM, herunder H. Wold, introducerede termer som "konsistens i bred forstand" for at beskrive PLS-SEM's estimater, hvilket hjalp med at fremme metoden, men samtidig fortiede kritiske begrænsninger. Dette velment, men vildledende terminologi har lettet Woozle-effekten.
Formidling fremfor nøjagtighed
Ønsket om at udbrede PLS-SEM bredt har i visse tilfælde overskygget behovet for streng videnskabelig nøjagtighed. Dette har resulteret i en litteratur, der er fyldt med udfordrede unøjagtigheder.
Fejlbehæftet ræsonnement og manglende henvisninger
Efterfølgende værker har ofte citeret tidligere fejltolkninger uden at verificere de originale data, hvilket skaber en kæde af fejlbehæftet ræsonnement. Manglen på streng empirisk eller algebraisk støtte for PLS-SEM's anvendelighed for refleksive modeller forstærker yderligere desinformationen.
Fremadrettet: Adressering af misforståelserne
Nyfortolkning af PLS-SEM's anvendelse
For at begrænse Woozle-effekten er det afgørende, at forskere korrekt fremstiller PLS-SEM's evner. Det bør understreges, at PLS-SEM er designet til kompositmodeller, ikke refleksive målingsmodeller.
Nøjagtighed over popularitet
Akademiske fællesskaber bør prioritere metodologisk nøjagtighed over popularitet. Dette indebærer strenge peer review-processer, der udfordrer ubegrundede påstande og korrigere fejlopfattelser.
Opfordring til metodologisk gennemsigtighed
Gennemsigtighed i metodiske fremstillinger og antagelser er afgørende. Der skal gøres tydelige forskelle mellem forskellige typer af modeller, og forskere bør få vejledning om de passende kontekster for at bruge PLS-SEM.
Retningsgivende foranstaltninger: Uddannelse og software
Metoder som Corrective Partial Least Squares (PLSc), der justerer for dæmpning, bør fremmes blandt forskere. Derudover kan uddannelsesinitiativer om begrænsningerne og korrekt anvendelse af PLS-SEM føre til en mere nøjagtig brug på tværs af studier.
Konklusion
Udbredelsen af Woozle-effekten og trofasthed i PLS-SEM-litteraturen illustrerer et bredere problem inden for videnskabelig forskning: den ukritiske accept og spredning af falskheder. For at opretholde forskningens integritet er det afgørende, at det akademiske fællesskab aktivt udfordrer og retter disse misforståelser.
Ved at fremme nøjagtige metodologiske praksisser og kritisk evaluere eksisterende litteratur kan forskere sikre, at PLS-SEM og lignende metoder anvendes korrekt og dermed bidrager til ægte robust og pålidelig videnskabelig viden.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
1. Hvad er Woozle-effekten?
Woozle-effekten opstår, når gentagen citation af en påstand giver den ufortjent troværdighed, selvom den mangler faktuel støtte. Den illustrerer, hvordan misinformation kan blive accepteret som sandhed inden for akademiske cirkler.
2. Hvorfor er PLS-SEM ikke egnet til refleksive målingsmodeller?
PLS-SEM estimerer kompositmodeller, hvor konstruktioner betragtes som kombinationer af observerede variable, i modsætning til refleksive modeller, der antager, at latente variable forårsager de observerede målinger. Denne grundlæggende forskel fører til forvredede estimeringer, hvis PLS-SEM bruges til refleksive modeller.
3. Hvordan kan forskere undgå Woozle-effekten i deres studier?
Forskere skal kritisk vurdere kilder, verificere empirisk støtte til citerede påstande og opretholde metodologisk gennemsigtighed. At uddanne sig selv om korrekt anvendelse af statistiske metoder og overholde strenge peer review-standarder er også afgørende.
4. Hvad er konsekvenserne af trofasthed i videnskabelig forskning?
Trofasthed fører til fastholdelse af fejlagtige overbevisninger, selv i lyset af modstridende beviser, hvilket kan forvrænge forskningsresultaterne betydeligt og hæmme videnskabelig fremgang. At adressere og rette disse bias er afgørende for at opretholde videnskabelig integritet.
5. Hvilke skridt kan der tages for at rette misforståelser i PLS-SEM-litteraturen?
Det akademiske fællesskab bør prioritere nøjagtighed over popularitet ved at udfordre ubegrundede påstande. At fremme korrekt brug af PLS-SEM gennem uddannelsesinitiativer, gennemsigtighed i metodiske fremstillinger og vedtagelse af korrigerende foranstaltninger som PLSc kan bidrage til at rette disse misforståelser.
